En un mundo donde el conocimiento se duplica cada pocos meses, la verdadera ventaja competitiva no es saberlo todo, sino entender qué hacer con lo que se sabe.
Por Ehab Soltan
HoyLunes – “En tres años, los robots Optimus serán los mejores cirujanos del mundo”.
“Todos tendrán acceso a una sanidad del mismo nivel que la del presidente de Estados Unidos”.
“Estudiar medicina —o cualquier carrera— ya no tiene sentido”.
Estas afirmaciones no proceden de un provocador marginal, sino de algunos de los máximos responsables del desarrollo de Optimus, el proyecto de robots humanoides impulsado por Tesla.
No son ocurrencias aisladas: forman parte de un discurso cada vez más habitual en ciertos entornos tecnológicos, donde el progreso se presenta como una sustitución inevitable, y casi mística, del ser humano. Sin embargo, conviene detenerse.
No para desmentir por reflejo, sino para entender qué hay de cierto, qué se exagera y, sobre todo, qué riesgos reales estamos pasando por alto al confundir la potencia de cálculo con la competencia profesional.
El dato incómodo: el conocimiento se acelera por primera vez en la historia, la producción de conocimiento avanza a un ritmo superior a la capacidad humana de asimilarlo. En 2022 se publicaron cerca de un millón de artículos científicos. Leerlos con atención exigiría más de 170 años de lectura ininterrumpida, incluso dedicando solo treinta minutos por artículo.
Al mismo tiempo, el volumen global de datos digitales se ha multiplicado por diez en apenas una década, alcanzando escalas difíciles de comprender (zettabytes). Este fenómeno es especialmente crítico en el mercado laboral. El World Economic Forum advierte que cerca del 40% de las competencias básicas cambiarán en menos de cinco años, y que muchas habilidades técnicas tienen hoy una vida útil inferior a tres años.
En medicina, el escenario es aún más acusado: el conocimiento médico, que a mediados del siglo XX tardaba décadas en duplicarse, lo hace ahora en períodos cada vez más breves, obligando a la investigación biomédica a depender de la inteligencia artificial para analizar patrones que el ojo humano ya no puede abarcar.
La ilusión de la sustitución: Por qué la precisión no es sabiduría
El error de este discurso comienza cuando se confunden los datos con las decisiones, y la velocidad con la sabiduría.
Que se publiquen cientos de miles de artículos no implica que todos sean relevantes o aplicables; de hecho, una parte sustancial de la investigación científica ni se replica ni llega jamás a la práctica clínica. Es aquí donde las promesas sobre robots cirujanos encuentran su límite estructural. La cirugía —como la medicina, la justicia o la educación— no se reduce a ejecutar procedimientos con precisión milimétrica o diagnosticar con alta probabilidad. Implica contextualizar al paciente, gestionar la incertidumbre y, fundamentalmente, asumir una responsabilidad legal y ética.
La inteligencia artificial puede optimizar procesos, pero no carga con la responsabilidad de decidir.
No asume consecuencias ni responde ante pacientes, familias o sistemas sanitarios. Por ello, la Organización Mundial de la Salud (OMS) insiste en que la IA debe entenderse como una herramienta de apoyo, nunca como un sustituto del juicio clínico humano.»La inteligencia artificial puede procesar la información, pero no puede habitar la responsabilidad de sus actos».
El verdadero riesgo no es tecnológico, sino pedagógico
El mayor peligro no es que la inteligencia artificial sepa más que nosotros —eso era inevitable—, sino seguir formando personas como si el conocimiento fuera estable y la memorización fuera suficiente para comprender el mundo.
Decir que “estudiar medicina ya no tiene sentido” es una simplificación peligrosa. Lo que pierde sentido no es aprender, sino aprender como si el conocimiento fuera un bloque cerrado y estático.
La UNESCO ha señalado con claridad que la educación debe transitar de la mera transmisión de contenidos a la gestión activa del conocimiento, el desarrollo del pensamiento crítico y el aprendizaje permanente. No estamos ante el fin de las profesiones, sino ante el fin de una forma cómoda de enseñar y certificar saberes.
Lo que emerge es una nueva exigencia: profesionales formados para trabajar en entornos donde la IA es una aliada potente, pero no una conciencia.
Una pregunta que sigue abierta: Optimus no representa el apocalipsis laboral, sino una transición mal explicada. Lo que desaparece no es el médico, el ingeniero o el docente, sino el profesional formado para ejecutar sin comprender el sistema en el que actúa.
Confundir automatización con sustitución total no acelera el progreso; por el contrario, empobrece el debate y debilita nuestra preparación colectiva. La pregunta no es si la inteligencia artificial avanzará, pues eso ya es una realidad.
La interrogante que persiste es si tendremos el coraje de reformar la educación, el trabajoy las instituciones al mismo ritmo, sin caer en el miedo paralizante ni en la fe ciega. Tal vez no estemos ante el fin del conocimiento humano, sino ante el final de una ilusión: creer que aprender era acumular respuestas y no aprender a formular las preguntas correctas.
Esa tarea —todavía— no puede delegarse en una máquina.
Fuentes y lecturas clave
World Economic Forum – Future of Jobs Report 2023
[https://www.weforum.org/reports/the-future-of-jobs-report-2023]
Nature – The reproducibility crisis
[https://www.nature.com/articles/533452a]
WHO – Ethics and governance of AI for health
[https://www.who.int/publications/i/item/9789240029200]
UNESCO – Reimagining our futures together
[https://www.unesco.org/en/futures-education]
JAMA – AI and clinical responsibility
[https://jamanetwork.com/journals/jama/fullarticle/2786131]
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